麦克风阵列前端语音信号处理

5星 · 超过95%的资源需积分: 45 68 浏览量 2016-10-12 23:07:27 上传评论 9 收藏 3.46MB PDF 举报

### 麦克风阵列前端语音信号处理 #### 一、语音信号处理概述语音信号处理是一项重要的技术，广泛应用于通信、智能家居、车载系统等多个领域。本文将围绕麦克风阵列前端语音信号处理展开讨论，重点介绍信号的获取与降噪处理等内容。 #### 二、语音信号特点语音信号具有独特的特性，主要表现在以下几点： 1. **稳定性**：在一段较短的时间内（例如10ms到30ms），人的声带和声道形状相对稳定，这意味着语音信号的特征在这段时间内是不变的。 2. **周期性和非周期性**：语音信号可以分为周期性的浊音和非周期性的清音。浊音部分与音质密切相关，在时域上表现出明显的周期性，在频域上有共振峰结构，并且大部分能量集中在较低频段。相比之下，清音具有明显的时域和频域特征，类似于白噪声，能量较小，在强噪声环境中容易被掩盖。 3. **混合性**：浊音和清音通常在一个音节中同时出现，这种混合性质使得语音信号处理更具挑战性。 #### 三、前端信号处理技术前端信号处理主要包括信号的获取与降噪处理两个方面： 1. **信号获取**：通过麦克风阵列捕获语音信号。麦克风阵列可以通过多个麦克风同时捕捉来自不同方向的声音，从而提高语音信号的质量。 2. **降噪处理**：降噪处理是前端信号处理的关键步骤之一，旨在去除背景噪声，提高语音清晰度。常用的降噪技术包括： - **波束成形**：通过调整麦克风阵列的权重来聚焦于目标声源的方向，同时抑制其他方向的噪声。 - **自适应滤波**：使用自适应滤波器动态调整滤波器系数，以适应环境噪声的变化。 - **回声消除**：针对电话会议等场景中的回声问题，通过算法消除回声影响。 #### 四、信号处理方法 1. **卷积推导**：卷积是信号处理中一个基本概念，用于描述系统对输入信号的响应方式。 2. **时域离散系统的输入输出描述法**： - **DTFT (离散时间傅里叶变换)**：将离散时间信号转换为频率域表示。 - **周期信号由傅里叶级数表示**：对于周期性信号，可以通过傅里叶级数进行表示。 3. **离散傅里叶变换 (DFT)**：DFT 是一种将有限长度序列从时域转换到频域的有效方法。 4. **短时傅里叶变换 (STFT)**：STFT 适用于分析非平稳信号，通过窗口函数将信号分割成若干短时片段进行分析。 5. **FIR 数字滤波器**：FIR 滤波器是一种常见的线性时不变系统，常用于信号处理中的滤波操作。 6. **窗函数设计 FIR DF**：使用窗函数设计 FIR 滤波器可以有效控制滤波器的频率响应特性。 #### 五、重采样算法重采样是指改变信号采样率的过程，是信号处理中的一个重要环节。 1. **信号重采样**：信号重采样的目的是为了匹配不同设备或系统的采样率。 2. **音频重采样**：音频重采样是音频处理中常用的技术之一。 3. **sinc 重采样**：sinc 重采样是一种高质量的重采样方法，基于 sinc 函数进行插值。 4. **MATLAB 实现**：MATLAB 提供了强大的工具箱支持重采样功能。 5. **开源重采样 C 语言实现**：存在多种开源库支持 C 语言实现的重采样功能。 6. **基于 FPGA 的多相滤波**：利用 FPGA 进行硬件加速，提高重采样的实时性。 7. **重采样性能评估**：评估重采样的质量通常包括计算失真度、频谱平坦度等指标。 #### 六、回声消除 (AEC) 原理及实现回声消除是在语音通信中非常重要的技术，主要用于消除远端信号经反射后产生的回声。 1. **回声消除原理**：回声消除的基本思想是估计并抵消回声信号。 2. **维纳滤波**：维纳滤波是一种基于最小均方误差准则的线性滤波器设计方法。 3. **LMS 算法**：LMS (Least Mean Squares) 算法是一种简单的自适应滤波算法。 4. **块自适应滤波**：通过将信号分割成块进行处理，可以提高算法的计算效率。 5. **FLMS**：Fast LMS 算法是一种改进的 LMS 算法，提高了收敛速度。 6. **MDF 自适应权调整**：MDF (Multirate Digital Filters) 结合了多速率处理技术，提高了自适应滤波器的性能。 #### 七、语音阵列信号处理语音阵列信号处理主要关注如何利用麦克风阵列提高语音信号的质量。 1. **阵列模型**：包括线阵模型、面阵模型和圆阵模型等。 2. **阵列波束形成技术**：通过调整麦克风阵列中的权重来聚焦特定方向的声源，同时抑制其他方向的噪声。 3. **基于阵列定位和跟踪技术**：利用麦克风阵列进行声源定位和跟踪。 4. **TDOA**：到达时间差 (Time Difference of Arrival) 方法是基于信号到达不同麦克风的时间差异来确定声源位置。 5. **空域线性预测法**：利用空域线性预测技术来估计和消除噪声干扰。 #### 八、语音信号预处理 1. **预加重**：预加重是一种常用的信号预处理技术，用于改善语音信号的频谱特性。 2. **VAD 算法**：VAD (Voice Activity Detection) 算法用于检测语音活动区间，排除非语音时段。 #### 九、ASR 技术自动语音识别 (Automatic Speech Recognition, ASR) 是语音信号处理的重要应用之一。 1. **ASR 模型**：包括 GMM (Gaussian Mixture Model) 和 HMM (Hidden Markov Model) 等。 2. **MFCC**：Mel 频率倒谱系数 (Mel Frequency Cepstral Coefficients) 是 ASR 中常用的特征提取方法。 3. **DNN**：深度神经网络 (Deep Neural Network) 在 ASR 领域的应用极大地提升了识别准确率。 #### 十、结论麦克风阵列前端语音信号处理涉及众多技术和方法，通过对语音信号的特点及其处理技术的深入理解，可以显著提高语音通信和识别系统的性能。随着技术的进步，未来语音信号处理将在更多领域发挥重要作用。

资源推荐

资源详情

资源评论

语音信号处理

--前端处理（信号的获取与降噪处理）

http://blog.csdn.net/shichaog/article/details/52514816

http://blog.csdn.net/shichaog/article/details/52403107

http://blog.csdn.net/shichaog/article/details/52399354

第 0 章信号处理........................................................................................................................... 4

0.1 语音信号特点 .................................................................................................................. 4

0.2 信号响应的意义 .............................................................................................................. 4

0.3 卷积推导 .......................................................................................................................... 4

0.4 时域离散系统的输入输出描述法 ................................................................................... 5

0.4.1 时域离散信号傅里叶变换(DTFT,Discrete-Time Fourier Transform) ........... 5

0.4.2 周期信号由傅里叶级数表示 ................................................................................ 5

0.5 离散傅里叶变换（DFT） ............................................................................................... 5

0.6 短时傅里叶变换（STFT，Short-Time Fourier Transform） ........................................... 7

0.6.1 Overlap-and-Add (OA,OLA) 计算 STFT ............................................................... 7

0.6 FIR 数字滤波器 ................................................................................................................ 7

0.7 窗函数设计 FIRDF .......................................................................................................... 8

第一章重采样算法 ....................................................................................................................... 8

1.1 信号重采样 ...................................................................................................................... 8

1.2 音频重采样 .................................................................................................................... 10

1.3 sinc 重采样 ..................................................................................................................... 11

1.4 MATLAB 实现 ............................................................................................................... 14

1.5 开源重采样 C 语言实现 ................................................................................................ 16

1.6 基于 FPGA 的多相滤波 ................................................................................................ 16

1.7 重采样性能评估 ............................................................................................................ 16

第 2 章回声消除（AEC ）原理及实现 .................................................................................... 17

2.1 回声消除原理 ................................................................................................................ 17

2.2 维纳滤波 ........................................................................................................................ 18

2.3 LMS 算法 ....................................................................................................................... 19

2.3.1 NLMS ................................................................................................................... 21

2.3.2 SE-LMS ................................................................................................................ 22

2.3.2 SD-LMS ............................................................................................................... 22

2.3.2 SS-LMS ................................................................................................................ 22

2.3.2 LLMS ................................................................................................................... 22

2.3.2 LNLMS ................................................................................................................ 22

2.4 块自适应滤波 ................................................................................................................ 23

2.4.1 块自适应滤波器 ................................................................................................. 23

2.4.2 块 LMS ................................................................................................................ 24

2.4.3 块 LMS 算法收敛性 ........................................................................................... 24

2.4.4 块长的选择 ......................................................................................................... 25

2.5 FLMS .............................................................................................................................. 25

2.6 MDF 自适应权值调整 ................................................................................................... 26

时域解 .......................................................................................................................... 26

频域解 .......................................................................................................................... 28

第三章语音阵列信号处理 ......................................................................................................... 29

3.1 阵列模型 ........................................................................................................................ 31

3.1.1 线阵模型 ............................................................................................................. 31

3.1.2 面阵模型 ............................................................................................................. 37

3.1.3 圆阵模型 ............................................................................................................. 37

3.2 阵列波束形成技术 ........................................................................................................ 37

3.2.1 DS 模型 ................................................................................................................ 37

3.2.2 最大信噪比 ......................................................................................................... 39

3.2.3 最小方差无失真响应滤波器 .............................................................................. 40

3.2.4 线性约束最小方差 ............................................................................................... 40

3.2.3 广义旁瓣相消 ...................................................................................................... 42

3.3 基于阵列定位和跟踪技术 ............................................................................................. 43

3.3.1 互相关方法 ......................................................................................................... 43

3.3.2 广义互相关（GCC Generalized Cross-Correlation） ........................................ 45

3.3.3 基于特征向量的方法 .......................................................................................... 47

3.3.4 最小熵法 ............................................................................................................. 50

3.3.5 自适应特征向量分解法 ...................................................................................... 51

3.3.6 自适应盲信号分离（BSS，Blind Source Separation） ...................................... 52

3.3.1 TDOA ................................................................................................................... 53

3.3.3 空域线性预测法 ................................................................................................. 55

3.3.2 SRP-PHAT ............................................................................................................ 56

语音信号预加重 .......................................................................................................................... 58

VAD 算法 ..................................................................................................................................... 58

第五章 ASR（automatic speech recognition） ............................................................................ 58

5.1 ASR 模型 ........................................................................................................................ 59

5.1.1 高斯混合模型 GMM(Gaussian mixture model).................................................... 59

5.1.2 隐马尔可夫模型 HMM（hidden Markov model） ............................................. 61

5.2 MFCC ............................................................................................................................. 61

5.2.1Mel 频率分析（Mel-Frequency Analysis） .......................................................... 64

DNN（Deep neutral network）深度神经网络 ............................................................................. 67

NLP（native language processing） ............................................................................................. 74

TTS（text to speech） .................................................................................................................. 74

第 0 章信号处理

0.1 语音信号特点

在一段时间内（10ms~30ms），人的声带和声道形状是相对稳定的，可认为其特征是不

变的。语音可以分为周期性的浊音和非周期的清音。浊音和清音经常在一个音节中同时出

现。浊音部分和音质关系密切，在时域上呈现出明显的周期性，在频域上有共振峰结构，而

且大部分能量集中在较低频段内，是语音中大幅度高能量的部分；清音则具有明显的时域和

频域特征，类似于白噪声，能量较小，在强噪声中容易被掩盖，但在较高信噪比时能提供较

多的信息。在语音增强中，可以利用浊音的周期性特征，采用梳状滤波器提取语音分量或者

抑制非语音信号，而清音则难以与宽带噪声区分。

加性噪声大致上有：周期性噪声、脉冲噪声、宽带噪声和同声道的其它语音干扰等。

周期性噪声主要来源于发动机等周期性运转的机械，电气干扰，特别是电源交流声也

会引起周期性噪声，其特点是有许多离散的窄谱峰。脉冲噪声来源于爆炸、撞击和放电等，

表现为时域波形中突然出现的窄脉冲。宽带噪声的来源很多，包括热噪声、气流（风、呼

吸）噪声及各种随机噪声源，量化噪声也可视为宽带噪声。平稳的宽带噪声，通常也可以视

为宽带噪声。平稳的宽带噪声，通常也可以视为高斯白噪声。

语音增强算法大致分为四种：参数法、非参数法、统计法和其它方法。

0.2 信号响应的意义

对于任何一个信号均可以使用冲击函数来表示，即：

   

()x n x m n m











数字信号处理的意义就是通过运算来达到处理的目的，设这种运算关系为：

 

T 

,则输出信号

 

和输入信号

 

之间的关系描述为：

 

()y n T x n





。

0.3 卷积推导

设系统输入

   

x n n





,系统的输出

 

的初始状态为零，这时系统输出用

 

表示

为：

   

=Th n n







。

则称

 

为系统的单位脉冲响应。则对任意输入信号

 

，系统输出为：

剩余75页未读，继续阅读

评论收藏

内容反馈

Helloooooworldddddd

2018-07-02

下载了，认真看下
z451465645

2018-03-02

网络信号不好，没有下载成功
yangkaiyun2012

2018-08-20

适合初学者学习
wdlliang

2018-10-15

非常好用，谢谢分享！
smartspeech

2017-06-13

整理得很好，值得参考。

前往

页

shichaog

粉丝: 2480
资源: 19

麦克风阵列前端语音信号处理

前端语音信号处理

麦克风阵列信号处理

语音前端处理中的关键技术

语音识别中的语音前端噪声处理

麦克风阵列信号处理--超清晰版本- 56MB

数字麦克风阵列

阵列信号处理的理论与应用.pdf

阵列信号处理--ppt版本.pdf

语音信号预处理全过程c++编写

前端语音处理及激活

智能语音机器人前端语音处理系统的设计及实现.pdf

藏经阁-万物互联语音交互从端开始-前端处理从技术到商业.pdf

基于MEMS麦克风阵列的四通道语音采集系统设计.doc

麦克风阵列增强技术

科大讯飞语音TTS模块 开发智能音箱

科大迅飞语音识别

xf6001驱动代码

语音处理模块XF6XXXXSYE.pdf

XFS5152CE语音合成模块资料

基于四麦克风阵列的三维声源定位 (2010年)

麦克风阵列音频采集程序集成说明文档1

科大讯飞6麦克阵列

智能化语音交互解决方案.pptx

百度麦克风阵列算法移植方法

麦克风阵列仿真的源代码

麦克风音效增强器

科大讯飞净音前端语音处理模块XF6001SYE用户开发手册V1.2.pdf

最新资源

科大讯飞语音TTS模块开发智能音箱